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from typing import Dict
import numpy as np
from scipy import signal

class MimoEngine(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'study.aic.mimo_engine.MimoEngine'

    @staticmethod
    def startup(params:Dict = {}) -> None:
        print(f'MIMO引擎 v0.0.1')
        # 参数设置
        num_subcarriers = 64  # 子载波数量
        num_symbols = 100  # 符号数量
        cp_length = 16  # 循环前缀长度
        modulation_order = 4  # 调制阶数，例如4表示16QAM
        carrier_frequency = 77e9  # 载频，77GHz
        # 生成随机数据
        data = np.random.randint(0, modulation_order, size=(num_subcarriers, num_symbols))
        # QAM 调制
        qam_symbols = signal.qammod(data, modulation_order)
        # IFFT 变换
        ofdm_symbols = np.fft.ifft(qam_symbols, axis=0)
        # 添加循环前缀
        ofdm_with_cp = np.concatenate((ofdm_symbols[-cp_length:], ofdm_symbols), axis=0)
        # 生成发送信号
        tx_signal = ofdm_with_cp.flatten()
        # 加入载频
        tx_signal = tx_signal * np.exp(1j * 2 * np.pi * carrier_frequency * np.arange(len(tx_signal)) / sampling_rate)
        # 假设采样率为1GHz
        sampling_rate = 1e9
        # 接收端处理
        # 假设接收到的信号已经经过了射频前端处理，现在是基带信号
        rx_signal = np.copy(tx_signal)  # 这里只是模拟，实际信号会有噪声和失真
        # IQ 采样
        iq_samples = rx_signal[::2] + 1j * rx_signal[1::2]
        # 去除循环前缀
        iq_samples_no_cp = iq_samples[cp_length:]
        # FFT 变换
        received_symbols = np.fft.fft(iq_samples_no_cp, axis=0)
        # QAM 解调
        demodulated_data = signal.qamdemod(received_symbols, modulation_order)
        # 数据同步
        # 这里假设我们已经知道了数据的起始位置，可以通过相关算法来实现
        # 例如，使用已知的前导码进行相关检测来找到数据的起始位置
        start_index = np.argmax(np.correlate(iq_samples, known_preamble)) - len(known_preamble) + 1

        # 信道估计
        # 这里假设我们已经知道了导频信号的位置和内容，可以通过最小二乘法来估计信道响应
        # 例如，使用导频信号进行最小二乘信道估计
        pilot_indices = np.arange(0, len(iq_samples), pilot_interval)
        pilot_symbols = iq_samples[pilot_indices]
        channel_estimation = np.mean(pilot_symbols / known_pilots)

        # 信道均衡
        # 这里假设我们已经知道了信道响应，可以通过迫零均衡或MMSE均衡来实现
        # 例如，使用估计的信道响应进行迫零均衡
        equalized_symbols = received_symbols / channel_estimation

        # 数据处理
        # 这里可以对均衡后的数据进行进一步的处理，例如解码、解交织等
        # 例如，对均衡后的数据进行解码处理
        decoded_data = signal.qamdemod(equalized_symbols, modulation_order)
        print(f'decoded_data: {decoded_data};')

        # 以上是一个简单的OFDM-MIMO雷达信号处理的示例，实际应用中还需要考虑更多的因素和优化。